汽车牵引力控制系统（TCS）研究

文章介绍了汽车牵引力控制系统的原理和控制方法。对汽车简化模型进行两种控制方法的仿真计算,分析了它对汽车牵引性能的控制作用,说明了牵引力控制系统对汽车牵引性能的改善。     

松软煤层中螺旋钻进技术应用

对松软煤层中螺旋钻进技术进行了介绍,并对其输煤原理及钻进工艺规程参数进行理论分析,利用此技术在新元煤矿松软煤层钻进成孔取得较好的效果。     

EBPSK调制通信系统中非线性检测的研究

主要讨论扩展的二元相移键控（EBPSK）调制通信系统中的检测技术,以实现高频谱利用率的同时降低能耗。针对高效调制信号码元间差异性较小的特点,接收机利用特殊的冲击滤波器（SIF）将相位变化转化为寄生调幅,增加码元间的差异性,提高能量利用率。同时,引入了支持向量机（SVM）非线性检测方法,解决EBPSK系统中门限检测性能难以达到最优的问题,并给出了维数较少的统一特征向量选取方法。为了减少计算量,选择适用于EBPSK系统的SVM核函数并优化计算方法。仿真结果表明,SVM非线性检测在较少的特征向量维数和低采样率的条件下,可获得最多7 dB的信噪比增益。因而,在EBPSK调制通信系统中选择SVM方法不仅可以提升检测性能,而且抗干扰能力更强,对采样率的鲁棒性更好。     

实时操作系统ThreadX剖析

ThreadX是一个成熟的商用强实时嵌入式操作系统,被广泛应用于消费电子、航空航天、通信与医疗等应用领域中.通过对ThreadX所提供的服务与开发组建、线程调度算法、线程同步与通信机制、中断服务以及多处理器支持等方面的分析,可知ThreadX以轻量级的规模,提供了良好的实时性、可靠性与易用性,是嵌入式应用中一个不错的RTOS选择.     

遗传算法在隧洞开挖爆破参数优化中的应用

介绍了利用遗传算法优化隧洞开挖爆破参数的理论和方法。以及该算法在阿荣旗-深圳高速公路隧洞爆破开挖工程中的应用。实例表明,利用遗传算法来调整爆破参数和支护参数,可以有效地降低隧道爆破成本。     

非定常流Weis-Fogh机构在零航速减摇中的应用

由于Weis-Fogh机构的仿生机构可以在零航速下产生升力,因此可以用来进行零航速减摇.基于势流理论建立的Weis-Fogh机构升力模型忽略了翼缘的分离涡对翼的作用,所以不能更好地模拟实际流场.因此基于点涡模型建立Weis-Fogh机构升力模型,并对Weis-Fogh机构张开时所产生的升力进行了数值计算.通过对有分离涡的Weis-Fogh机构升力和没有分离涡的Weis-Fogh机构升力之间的对比,发现前者产生的升力远大于后者.最后同实验数据进行了比较,证明该点涡升力模型可以更好地模拟翼上产生的升力.     

基于文本挖掘的WUI火灾致灾因子网络构建及特征分析

为预防和减少WUI火灾的发生, 挖掘WUI火灾关键致灾因子, 厘清致灾因子间的作用机制. 本文首先基于本文挖掘技术从WUI火灾事故案例中得到致灾因子, 使用Apriori算法得到致灾因子之间的关联规则. 然后使用复杂网络理论构建WUI火灾致灾因子网络, 计算网络拓扑特征参数, 探析WUI火灾致灾因子网络特征. 最后引入WUI火灾致因链风险度指标, 挖掘出高风险连边, 并提出断链措施. 结果表明: WUI火灾致灾因子网络具有小世界特性, 高温、强风、干旱等对其他致灾因子影响较大. 燃烧废弃物、植物起火、应急响应速度、人为纵火、强风在不同致灾因子转换中具有重要作用, 应加强管控. 网络中风险度最高的边是燃烧废弃物→植物起火, 通过颁布禁止擅自燃烧废弃物等规定, 即可切断该风险链, 实现对WUI火灾的预防和主动控制.     

电容器故障监测系统的应用研究

基于近年并联电容器装置频繁出现故障的现象和特点,研制出一套电容器故障监测系统,分别提取并联电容器装置的电流和电压实时信号,利用Labview虚拟仪器程序进行软件开发实现在线监测,对获取的电流电压信号进行谐波、合闸涌流、暂态过电压等方面进行分析和研究,并应用于现场测量,给出了一起电容器内部击穿故障的监测实例。     

Ultra-thin Body Buried In0.35Ga0.65As Channel MOSFETs with Extremely Low Off-current on Si Substrates

In this paper, we investigated the electrical properties of the Metal-oxide-semiconductor gate stack of Ti/Al2O3/InP under different annealing conditions. A min...     

基于通道注意力机制和多尺度卷积的行人重识别

针对真实环境中由于复杂背景和物体遮挡、角度变换、行人姿态变化带来的行人重识别(person re-identification,person re-ID) 问题,设计了基于通道注意力(efficient channel attention,ECA) 机制和多尺度卷积(poly-scale convolution,PSConv) 的行人重识别模型。首先利用残差网络提取全局特征,在网络末端加入基于ECA机制及PSConv的特征融合模块,将全局特征和该模块提取的全局特征进行融合,之后将新的全局特征进行分割得到局部特征,最后将新的全局特征和分割得到的局部特征融合得到最终特征,并计算损失函数。模型在Market1501和DukeMTMC-reID 数据集上进行实验验证。在Market1501数据集中,Rank-1和平均精度均值分别达到94.3%和85.2%,在DukeMTMC-reID数据集中,上述两参数分别达到86.3%和75.4%。实验结果可知,该模型可应对实际环境中的复杂情况,增强行人特征的辨别力,有效提高行人重识别的准确率和精度。